تصور البيانات: ماذا ولماذا وكيف!

في هذه المقالة ، سنرشدك عبر عالم تصور البيانات . سنبدأ بفهم ما هو تصور البيانات ، وبعد ذلك سنرى الحاجة الفعلية لأدوات DV وبعض التصورات العامة للبيانات المستخدمة في الممارسة اليوم. للمضي قدمًا ، سنتحدث عن الأدوات الأساسية التي يجب أن تكون على دراية بها إذا كنت تطأ قدمك في عالم تصور البيانات الضخمة.
ولكن قبل أن نصل إلى ذلك ، دعنا نفهم أهمية تصور البيانات باستخدام مثال شائع جدًا. ألق نظرة على الصور أدناه:


أي من الترتيبين المذكورين أعلاه يسهل عليك تصفح جميع الكتب بسرعة وكفاءة؟ الثاني ، أليس كذلك؟ هذه هي قوة التخيل. الآن ، فكر في خطوة أبعد. في مثالنا ، كنا ننظر فقط إلى حفنة من الكتب. في العالم الحقيقي ، من ناحية أخرى ، مشكلة التخيل ضخمة. هناك الكثير من البيانات مع المنظمات في الوقت الحالي لدرجة أنه من المستحيل فهمها دون التمثيل المناسب لها جميعًا. هذا هو بالضبط المكان الذي يأتي فيه تصور البيانات وأدواته!
لقد فهمت الآن بالضبط ما هو تصور البيانات . ومع ذلك ، من أجل تعريف رسمي ، هنا يذهب: تصور البيانات هو ، بكل بساطة ، عملية تحويل مجموعات البيانات الضخمة إلى أنماط وأشكال موجزة لا لبس فيها (الرسوم البيانية والمخططات والمخططات المبعثرة وما إلى ذلك) لجعلها يسهل على الناس فهمه. يمكن تنفيذ تصور البيانات في العديد من الأوضاع ، اعتمادًا على المتطلبات. بعضها - الرسوم البيانية ، والأعمدة ، ومخططات فين ، والمخططات الدائرية ، وخرائط الشبكة / الألوان ، والأشجار ، ومضلعات التردد ، ومخططات الصندوق والشعيرات ؛ مخططات تبعثر الخط والسطح والحجم وما إلى ذلك.

تصور البيانات: حاجة الساعة!

الآن بعد أن عرفنا ما هو تصور البيانات ، دعنا نحاول أن نفهم سبب كونه "حاجة الساعة". لقد فهمنا أنه يساعد المؤسسات في الحصول على رؤى حول بياناتهم - الآن ، دعنا نرى كيف!

• يساعد المنظمة على استيعاب البيانات بسرعة:

ستبدو بياناتك الضخمة مبهمة لمؤسستك إذا لم تقدمها بطريقة موجزة ومفهومة. كما تعلم ، الصورة تساوي ألف كلمة - أو ، في هذه الحالة ، تساوي جازليون سطر من البيانات. سيساعد عرض البيانات القابل للعرض جميع القطاعات في مؤسستك على فهم البيانات بمنتهى السهولة. وهذا بدوره سيسمح لهم باستيعاب البيانات بشكل أفضل - دون الحاجة إلى قضاء الكثير من الوقت عليها.

• يساعدك على التخطيط لخطواتك التالية بشكل أفضل:

فكر في DV على أنه حل أحجية الصور المقطوعة. إذا كان لديك ألف قطعة من الألغاز ، فمن المهم جدًا البدء في ترتيب القطع. ولكن بمجرد أن يكون لديك نصف قطعك في مكانها ، يمكنك بسهولة معرفة الخطوات التالية. وبالمثل ، من خلال هذه الاتجاهات المرئية ، يمكنك بسهولة معرفة أفضل خطواتك التالية دون إضاعة الكثير من الوقت أو الطاقة في تحليل البيانات. يمكنك توفير الكثير من الوقت والمال من خلال النظر إلى الصورة الكبيرة ، بدلاً من محاولة النظر إلى ألف قطعة من الألغاز.
ابدأ في علوم البيانات مع بايثون

• اجعل جمهورك مهتمًا ببياناتك:

في الوقت الحاضر ، يمتلك الناس فترة انتباه أقصر من تلك الموجودة في السمكة الذهبية. مع وضع ذلك في الاعتبار ، من المهم أن تقدم لجمهورك شيئًا يمكنهم فهمه بسرعة - حتى بنظرة خاطفة. يؤدي تحويل بياناتك إلى رسومات إلى جذب جمهورك لأنهم يشعرون الآن بالتحكم في الموقف حيث يمكنهم فهم التمثيل بدلاً من فهم مجموعات البيانات بأكملها - "الرسوم البيانية؟ هذا يبدو جيدا!"

• ابحث عن القيم المتطرفة في مجموعة البيانات الخاصة بك:

ربما تكون هذه هي أهم حالة استخدام لتصور البيانات . يساعدك في العثور بسرعة على القيم المتطرفة ، إن وجدت ، في مجموعات البيانات الخاصة بك. إذا بدأت في التخيل ، فستدرك أن هذا يمثل بالفعل تحديًا دون التصور المناسب. تميل القيم المتطرفة إلى سحب البيانات من المتوسطات في الاتجاه الخاطئ ، لذلك من الضروري العثور عليها وإزالتها من تحليلك عند تحريف النتائج. تجعل الرسومات دائمًا من السهل فهم وجود شخص غريب واتخاذ أي خطوات مطلوبة ضده.

• تصرف بسرعة بناءً على النتائج التي توصلت إليها:

يساعدك تصور البيانات في شكل رسومات في اتخاذ قرارات أسرع بكثير. باستخدام التصورات المرئية للبيانات ، يمكنك مراجعة استراتيجياتك وإجراء التحديثات وتحقيق النجاح - كل هذا دون إضاعة الكثير من الوقت والطاقة. سيسمح لك تحليل التمثيل الرسومي لأي مجموعة بيانات بالتصرف بشكل أفضل على نتائجك مقارنةً بتحليل مجموعة البيانات بأكملها.
تحليل البيانات الاستكشافية وأهميتها لعملك

عشر أدوات لتصور البيانات يجب أن تتقنها

QlikView

تسوّق QlikView نفسها على أنها "منصة اكتشاف الأعمال". إن قدرتها على معالجة البيانات في الذاكرة تجعلها أداة مثالية للمعالجة السريعة والقذرة للبيانات. عند الحديث عن المصادر ، يمكن لـ QlikView قراءة البيانات من أي مصدر تقريبًا - من ملفات CSV إلى قواعد بيانات SQL. كما أنه يقوم بتكامل البيانات (مجموعة من البيانات من مصادر مختلفة) ويولد مصادر بيانات مركبة لتحليل أفضل. يستهدف QlikView الشركات التي تتطلع إلى الحصول على رؤى أعمق حول البيانات الناتجة عن مساعيها.

تابلوه

يعد Tableau أيضًا أداة ذكاء أعمال للتحليل المرئي للبيانات. يسمح للمستخدمين بإنشاء وتوزيع لوحة معلومات بديهية للغاية تصور جميع الاختلافات والاتجاهات وكثافة البيانات الموجودة في المخططات أو الرسوم البيانية. يمكن لـ Tableau قراءة البيانات من الملفات وقواعد البيانات العلائقية ومصادر البيانات الضخمة. ميزته الفريدة هي أنه يسمح بالتعاون في الوقت الحقيقي. يتم استخدامه من قبل الباحثين الأكاديميين والشركات والعديد من المنظمات الحكومية.

ولفرام ألفا

لا يمكنك التحدث عن الأرقام والإحصاءات والتصورات دون ذكر Wolfram Alpha. إنه محرك بحث / حساب إحصائي مفتوح المصدر يمكنه أيضًا إنتاج تمثيلات جميلة وغنية بالمعلومات وقابلة للتخصيص في شكل مخططات ورسوم بيانية إذا كنت تستخدم البيانات المتاحة للجمهور في تحليلك ، فيمكن بسهولة تحميل المخططات التي تم إنشاؤها على موقع الويب باستخدام الحاجيات.

ماذا عن تخزين البيانات واستخراج البيانات

MS-Excel

غالبًا ما ننسى خيول الحرب القديمة في بحثنا عن أدوات محددة. كيف يمكننا التحدث عن تصور البيانات وعدم ذكر MS-Excel الكلاسيكي؟ من المحتمل أن تكون لديك بعض الخبرة مع Excel ، بغض النظر عن خلفيتك. لقد صمد برنامج Excel أمام اختبار الزمن القاسي ولا يزال يستخدم على نطاق واسع. يجب أن تكون على دراية بالتصورات الشهيرة لجداول البيانات.
يمكن أن يكون Excel أداة قوية إلى حد ما - تقريبًا بنفس قوة الأدوات الأخرى المذكورة ، إذا كانت المتطلبات لا تتجاوز الأساسيات. ومع ذلك ، فإن العيب الرئيسي لبرنامج Excel هو أن تصور البيانات المخصصة أمر صعب ، وبالتالي فهو مرشح سيء للعمل الذي له متطلبات محددة.

كارتودب

تتحدث جميع الأدوات الأخرى في هذه القائمة بشكل أساسي عن معالجة البيانات الكمية. افترض الآن أن عليك دمج هذه البيانات مع الخرائط؟ CartoDB هي الأداة التي تحتاجها. يسمح بالتكامل السلس للبيانات في شكل جدول مع الخرائط. لرؤية السحر ، يمكنك تحميل ملف CSV يحتوي على قائمة بالعناوين إلى CartoDB وسيتم تحويلها إلى خطوط عرض وخطوط طول ورسمها على الخريطة. العيب الوحيد هو أنك تحتاج إلى دفع ثمنه بعد استخدامه لمدة 5 مرات.
بصرف النظر عن الأدوات المذكورة أعلاه ، هناك أيضًا بعض الأدوات الأخرى التي تستحق الذكر:

• MatPlotLib: هي مكتبة متعددة المنصات مصممة لتصور البيانات باستخدام Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks هو تطبيق ويب يتيح لك إنشاء مخططات جميلة وقابلة للتخصيص وقابلة للمشاركة - يمكنك أيضًا تنزيلها كرسومات متجهة.
• مخطط : ينشئ Charted تلقائيًا مخططات جميلة ، ما عليك سوى تزويده برابط ملف البيانات الخاص بك.
• D3.JS: إنها مكتبة جافا سكريبت تساعدك على بناء تصورات باستخدام HTML و CSS.
• Dygraphs: هي مكتبة تصور بيانات سريعة ومفتوحة المصدر مقدمة من Javascript.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

تغليف…
إذا كنت منتبهًا ، كنت ستدرك أن عرض البيانات ليس بأي حال من الأحوال تقنية "جديدة". لقد كنا نقوم بذلك على مر العصور - خذ على سبيل المثال الطائرة الديكارتية ثنائية الأبعاد ، أو نظام الإحداثيات ثلاثي الأبعاد ، وهو تصور للبيانات أيضًا. الأمر مجرد أن الشركات تستيقظ على الحاجة إلى تصور البيانات في سياق تحليلات البيانات الضخمة.

لذا ، إذا كنت تتطلع إلى بدء مهنة في البيانات الضخمة ، فمن المؤكد أن إتقان تصور البيانات سيأخذك شوطًا طويلاً! تحقق من IIIT-B & upGrad's دبلوم PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.